基于生態交通效率的城市道路網絡優化模型

盧昱寰

摘 要：在建設和諧社會的今天，保護環境與節省能源，建設生態交通是時代發展的必然趨勢。在城市交通道路網絡建設過程中，應綜合多方面的因素不斷加以優化，構建符合時代發展需求的生態交通網絡。該文就此加以分析，通過對雙層模型的分析得出優化城市交通網絡的具體內容，以期對促進城市生態交通網絡建設有所促進作用。

關鍵詞：交通工程 城市道路網絡優化 生態交通效率

中圖分類號：F570 文獻標識碼：A 文章編號：1672-3791（2015）09（a）-0047-02

1 生態交通效率的內涵

生態交通是社會進步與發展的體現，是可持續發展原則的具體體現，其目的在于緩解城市日益緊張的交通，降低交通對環境的污染，提升城市環境質量與保障社會交通的和諧發展，建立和諧與高效的現代化運輸系統也即是在節能環保的理念之上建立城市交通運轉體系。“效率”從經濟學角度而言，指的是投入與產出比，在資源等量的情況下，比值越高說明產出量越高也即效益越好。由此可知，生態交通效率也即在城市交通運行中，投入一定量的成本以滿足社會交通運行的程度以及環境損害與資源損耗的綜合水平。

交通效率是考驗城市交通運轉的重要指標之一，以往的關注點主要集中在交通運輸系統以及對人們出行的滿足度而忽視了其他因素。就實際而言，影響到交通效率的因素眾多，不僅要關注投入生產過程中的各項因素還應關注社會運行中的其他因素，包括環境污染、能源消耗等。由此可見，廣義上的生態交通效率可以通過“交通運輸效益與社會成本”的比值來進行評價，需要注意的是社會成本應包含建設與運行過程中投入的成本而且包括了環境治理等方面的成本。通過該表達式能夠在考核綜合成本的基礎之上，全方面體現出了交通網絡的效率以及優化的方向。

2 道路網絡雙層優化模型

2.1 上層模型

綜合上述定義在對上層模型目標函數的確定上應綜合時間成本、能源消耗、建設費用、環境污染物等各項指標，如下所示。

（1）建設投入成本。

其中C代表的建設環節投入的成本、li 代表的是i 路段的長度、f（i）代表的是i 路段的建設函數。

（2）時間成本。

其中T代表的是建設環節中的時間成本、Pk代表的是載客數、Xik代表的是在i路段運行的交通量、Tik代表的是在i路段上通行的平均時間。

（3）能源消耗成本。

式中：E為能源消耗成本；k（vik）為第k 類車在第i個路段的車速vik下的能源消耗成本，考慮到數據的可得性，一般情況下δk（vik）可采用同類車平均數據，如根據相關研究成果，中國城市運營車輛平均能源消耗為6.4 L·（100 km）-1 。

（4）污染物排放量。

其中Wj指的是j排放的污染物的量、j 的種類有CO、CO2、NOx和HC，綜合以上各個指標對上層模型目標函數優化如下。

其中S代表的是道路網總體投入成本、Si 代表的是i 路段的投入成本。

其中Cmax代表的是道路建設所需投資費用的最大值、Emax代表的是城市運行中對能源消耗的最大承受值、Wjmax 代表的是城市對于污染物排放的最大限度值。

在該優化模型中融合了道路建設成本、運行中能量消耗量、社會環境承載量，綜合三者因素加以優化，以在投入成本有限以及保障交通運行需求的基礎之上，降低環境污染以及能源消耗最小的方案，以實現最大的產出比。同時，該模型更綜合體現了環保與節能以及高效運輸的指標。

2.2 下層模型

在該文研究中，上層模型是對整體交通網絡的優化模型，而下沉模型則是個體出現在線路選擇上的平衡模型，具體下層模型構建如下：

其中：toik代表的是路段i上第k 類車的零流車速；αk代表的是第k 類車的標準車換算系數；zi代表的是路段i上標準車交通量；Ci 代表的是路段i的通行能力；fr，sl，k為小區r和s之間通過路徑l 走行的第k 類車的交通量；qkrs為小區r和s之間的第k類車的交通量；α、β為待定參數。

3 求解算法與實例解析

3.1 求解算法

由于上層模型中的優化目標函數以及相應的約束條件的變量較多而且轉化成二次函數的難度較大，因此在解析過程中不適宜采用傳統的方式。即使采用遺傳算法也因受到了特征變量的影響致使其最終計算出來的結果得不到保障，不一定是最佳值。因此，為了得出最優值，該文在解析過程中采用的是模擬退火算法（SA）和遺傳算法（GA）的混合算法。

使用遺傳算法和模擬退火算法（GASA）加以解析，具有以下特點：GASA不僅是并行搜索結構而且有兩層，GA位于空間上層與SA并行，由此決定了在優化過程中是群體且并行的。同時GASA優化過程中包含了GA 的復制、交叉、變異和SA 的狀態產生函數等不同的搜索結構，其優勢在于積累優良的冗余信息而且利于形成優良的后代集成父代模式，進一步提升了在該算法的解析效率，由此得出了優良的GASA的策略。GASA 混合策略在該文模型求解過程中的應用方法在下節的應用實例中具體體現。

3.2 實例概況

M市屬于中南地區的地級市，當前市區范圍內已建有360 km的道路，但是隨著經濟的快速發展加劇了交通運行的壓力。因此，為順應時代的發展必須要對現有交通網絡加以優化，以下內容采用的是2015年的主要4條干道加以研究和優化。

道路1：為南北走向的主干道，發展方向為是否建設快速通道；

道路2：為東西走向的主干道，發展方向為是否建設快速通道；

道路3：位于M市的中心區；

道路4：是M市對外連接的道路，發展方向為是否擴建。

根據以上情況，對4條道路進行編碼，分別如下：道路1和道路2使用1位編碼，0指的是保持不變、1指的是修建為快速通道；道路3和道路4使用2位編碼，00是保持不變、01指的是建設成2車道、10指的是建設為4車道、11指的是建設為雙向的6車道。

綜合上述需求，在模型的優化過程中應確保目標函數的最優值也即將不影響其他使用的情況下最大程度上的控制費用。對于GA的適度函數（部分策略）的要求為正數而且其值越大則越好也即個體性能越佳，由此這需要將目標函數轉化為極大化，同時在一定情況下要將適度非負。具體如下所示。

R（X）= （10）

綜合當地的事情，將Cmax初步設定為1200萬元。在模型參數確定上，設定群體中個體的數目為10，雜交概率為0.8，變異概率為0.02，指數退溫速率0.9，初溫為初態目標值的平方值（以萬元為單位時的值）。由于本算例中優化的完全方案只有2×2×4×4=64個，因此GA 的最大迭代次數設為10。在費用參數的選擇上，根據M市社會經濟發展預測，2015年M市人均可支配收入48500 元，于是時間費用δ=12 .1元·h-1。根據交通規劃實施方案，M市修建道路的每km平均費用大致為1200萬元·車道-1 。

在約束條件的制定上，因M市是地級市且經濟水平屬于中等，車輛的通行車速平均為30 km·h-1且較為均衡，可無須將車輛油消耗納入計算因素之中。通過使用TRA NSCAD對通行的車輛進行分類，再使用VBA并結合Excel對分配的數據進行綜合計算，得出最終的GASA。

參考文獻

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